Türkiye transit koridorundan enerji merkezine: Yapay zeka tabanlı optimizasyon sistemi ve piyasa direncinin hibrit çerçevesi

Türkiye, Hazar ve Orta Doğu kaynaklarını Avrupa pazarlarıyla birleştiren eşsiz coğrafyasını bir geçiş koridorundan bölgesel bir enerji merkezine dönüştürmeyi hedefleyen kritik bir dönüm noktasındadır. Bu stratejik hedef, arz çeşitlendirmesini ve güzergah güvenliğini önceliklendiren 2022 sonrası AB enerji politikalarının değişmesiyle ivme kazanmaktadır. Ancak, bu potansiyelin hayata geçirilmesi altyapı darboğazları, ithalat bağımlılığı riskleri ve katı operasyonel protokoller nedeniyle kısıtlıdır. Mevcut literatür genellikle bu zorlukları ayrı jeopolitik veya tekno-ekonomik analizlere ayırmakta ve fiziksel kısıtlamalar ile piyasa dayanıklılığı arasındaki etkileşimi nicel olarak ortaya koyamamaktadır. Bu tez, Derin Güçlendirmeli Öğrenme ile geliştirilmiş yeni bir Yapay Zeka destekli Ağ Akışı Optimizasyon Sistemini (NFOS) Kısmi Denge artı Monte Carlo (PEM+MC) piyasa modeliyle birleştirerek bu boşluğu ele almaktadır. Bu hibrit çerçeve, yapay zeka destekli operasyonel kontrolü stokastik ekonomik dayanıklılık değerlendirmesiyle birleştirerek Türk gaz sistemini karmaşık stres senaryoları altında simüle etmektedir. Sonuçlar, yapay zeka destekli dağıtımın, statik bazlara kıyasla işletme maliyetlerini %7 azalttığını ve akış verimliliğini %17 artırdığını, geleneksel yöntemlerin başarısız olduğu ciddi arz kesintilerinde hizmeti %100 oranında geri kazandırdığını ortaya koymaktadır. Stratejik analiz, tek kaynaklı şoklara karşı neredeyse mükemmel bir dayanıklılık gösterirken, jeopolitik ve iklimsel stresin bir araya gelmesiyle sistemik kırılganlıkları da ortaya koymaktadır. Bu çalışma, Yapay Zeka'yı ağ optimizasyonu için kullanarak ve esnek piyasa mekanizmalarını benimseyerek Türkiye'nin coğrafi kaderini sürdürülebilir ve ekonomik olarak dirençli bir enerji merkezine dönüştürebileceğine dair sağlam nicel kanıtlar sunmaktadır.